文 | 智能相对论
作者 | 陈泊丞
日前，英伟达CEO黄仁勋和Meta创始人马克・扎克伯格开展了一场“炉边谈话”。
两人作为当今人工智能领域的领袖人物，一边凭借AI芯片的绝对优势占据着算力领域的至高地位，另一边借助开源大模型Llama 3.1强势崛起成为开源领域的标杆。这样的对话为未来AI的发展趋势呈现了不同的视角。
基于CPU服务器的并行计算
同时，在这个过程中，浪潮信息还采用了NF4量化技术，对模型进行“瘦身”，提高了推理的解码效率等等。
NF4量化技术
当算力、算法走向协同，系统性优化的结果，是建立在两者协同的基础之上，最终目的在于为AI产业的落地提供一个稳定、强大的技术底座。未来，AI产业的全面爆发就需要以更系统的理念去驱动三驾马车的发展。
三、应用“加速”：产业落地需要“三驾马车”的综合最优解。
AI不再是实验室的产物，而是市场竞争的商品。不管是千亿级大模型的涌现，或是算力解决方案的升级，其根本的目标都是推动AI应用的加速落地，走向大众，带来实际性的经济效益。因此，在技术层面之外，行业还需要考虑经济层面的问题。
对比来看，尽管以英伟达GPU芯片为核心的AI服务器在处理机器学习、深度学习等高性能计算任务方面表现卓越，但是浪潮信息等算力厂商依旧致力于研发和升级以CPU为核心的通用服务器，这是为什么？
根本原因就在于CPU在通用计算、能效比以及成本效益方面仍然不可替代。特别是关系成本效益的经济性问题，本来就是当前限制诸多场景应用规模化落地发展的关键因素。因为AI专用基础设施的成本居高不下，普通的企业很难承受。而浪潮信息则是提供了一个更低成本、同时兼顾高性能的经济性选择，恰恰正是市场需要的。
基于通用服务器NF8260G7的软硬件协同创新，浪潮信息成功实现了千亿级大模型在通用服务器的推理部署，同时还提供了性能更强，成本更经济的选择，让AI大模型应用可以与云、大数据、数据库等应用能够实现更紧密的融合，助力产业高质量发展。这样的综合最优解，才是产业实现规模化爆发最需要的条件。
结语
AI三驾马车的系统性已经成型，更强大的算力可以支持更复杂的算法模型，从而更好地处理大规模数据。同时，高质量的数据集有助于提升算法的效果，反过来又需要更强大的算力来处理。而算法的进步也可以减少对算力的需求，通过更高效的模型设计降低计算成本。
这种系统性的形成，将极大推动人工智能产业的发展，也为现阶段AI厂商们的产品升级、技术迭代、服务进阶提供了一个关键的大方向。但同时，也意味着新的挑战，即如何去整合算力、算法和数据三者之间的技术与资源，成就新的突破。
*本文图片均来源于网络
#智能相对论 Focusing on智能新产业新服务，这是智能的服务NO.263深度解读
此内容为【智能相对论】原创，
仅代表个人观点，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。
部分图片来自网络，且未核实版权归属，不作为商业用途，如有侵犯，请作者与我们联系。
•AI产业新媒体;
•澎湃新闻科技榜单月度top5;
•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;
•著有《人工智能 十万个为什么》
•【重点关注领域】智能家电（含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备）、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至253000106@qq.com举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：SEO优化专员，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/962218.html
